Long Short-Term Transformer 使用教程

Long Short-Term Transformer 使用教程

long-short-term-transformer[NeurIPS 2021 Spotlight] Official implementation of Long Short-Term Transformer for Online Action Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/long-short-term-transformer

项目介绍

Long Short-Term Transformer (LSTR) 是一个用于在线动作检测的时序建模算法。该项目由亚马逊科学团队开发，并在 NeurIPS 2021 上获得 Spotlight。LSTR 结合了长时和短时记忆机制，能够处理长达数分钟的序列数据，并专注于短时间窗口内的精细尺度建模。

项目快速启动

以下是快速启动 LSTR 项目的步骤：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/amazon-science/long-short-term-transformer.git
   cd long-short-term-transformer
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行示例：

   python demo/demo.py --config configs/lstr_config.yaml
   

应用案例和最佳实践

LSTR 在多个在线动作检测任务中表现出色，以下是一些应用案例：

1. 实时监控系统：LSTR 可用于实时监控系统中，检测异常行为或特定动作。
2. 体育分析：在体育比赛中，LSTR 可以用于分析运动员的动作，提供实时反馈和统计数据。
3. 智能家居：在智能家居系统中，LSTR 可以识别用户的动作，从而自动执行相关操作。

典型生态项目

LSTR 作为一个强大的时序建模工具，与其他开源项目结合使用可以发挥更大的作用：

1. PyTorch：LSTR 是基于 PyTorch 实现的，PyTorch 提供了强大的深度学习框架支持。
2. OpenCV：在视频处理和实时监控中，OpenCV 可以与 LSTR 结合使用，提供视频流处理功能。
3. TensorFlow：虽然 LSTR 是基于 PyTorch 的，但 TensorFlow 用户也可以通过模型转换工具使用 LSTR。

通过以上模块的介绍，您可以快速了解并上手使用 Long Short-Term Transformer 项目。希望本教程对您有所帮助！

long-short-term-transformer[NeurIPS 2021 Spotlight] Official implementation of Long Short-Term Transformer for Online Action Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/long-short-term-transformer